KR102435260B1

KR102435260B1 - Ess를 이용한 전력 관리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102435260B1
Application number: KR1020200122825A
Authority: KR
Inventors: 허은
Original assignee: 이온어스(주)
Priority date: 2020-09-23
Filing date: 2020-09-23
Publication date: 2022-08-24
Also published as: KR20220040534A

Abstract

일실시에에 따르면, 전력 관리 장치에서 ESS(Energy Storage System)를 이용하여 전력을 관리하는 방법에 있어서, ESS의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 확인하여 상기 ESS의 충전량을 측정하는 단계; 상기 ESS의 비상용 저장량을 통해 설정된 제1 설정값 보다 상기 ESS의 충전량이 더 작은지 여부를 판단하는 단계; 상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 상기 ESS를 방전 모드로 설정하여, 상기 ESS와 연결된 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되어, 상기 복수의 급속 충전기를 통한 급속 충전이 가능하도록 제어하는 단계; 상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되지 않아 상기 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계; 상기 ESS가 방전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 복수의 급속 충전기 중 기준치 이상의 급속 충전기가 동시에 가동되어, 상기 ESS의 방전량이 목표값에 도달하면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계; 및 상기 ESS가 충전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 ESS의 충전 모드가 미리 정해진 기준 기간 동안 유지되면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계를 포함하는, ESS를 이용한 전력 관리 방법이 제공된다.

Description

ESS를 이용한 전력 관리 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR MANAGING POWER USING ESS}

아래 실시예들은 ESS(Energy Storage System)를 이용하여 전력의 충전 및 방전을 관리하는 기술에 관한 것이다.

일반적인 자동차는 가솔린이나 디젤을 연료로 사용하는데, 가솔린이나 디젤은 연소시 유해한 가스를 발생하여 대기오염을 일으킬 뿐만 아니라 가솔린이나 디젤을 만드는 원유가 지구상에 얼마 남아있지 않기 때문에 각 산업 분야에서 대체에너지개발을 서두르고 있으며, 자동차의 해결책으로는 전기 자동차가 각광받고 있다.

전기 자동차의 확산에 따라 충전 수요도 증가하고 있으며, 이에 따라 충전 인프라의 확충이 필요한데, 이러한 전기 자동차를 충전하는 충전기는 완속 충전기와 급속 충전기로 구분될 수 있다.

장시간 천천히 충전하는 방식의 완속 충전기를 이용할 때에는 배전망을 통해 전력이 공급되어 전력 관리 측면에서 별 다른 문제가 발생하지 않지만, 단시간 빠르게 충전하는 방식의 급속 충전기를 이용할 때에는 ESS에 저장된 전력이 공급되기 때문에 전력 관리 측면에서 문제가 발생할 수 밖에 없다.

따라서, ESS의 충전 상태 및 건강 상태를 고려하여 전력을 관리하면서 ESS에 저장된 전력을 급속 충전기에 공급함에 따라, 급속 충전기의 작동이 지속되도록 제어하는 전력 관리 방법에 대한 요구가 증대되고 있다.

일실시예에 따르면, ESS의 충전량이 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, ESS를 방전 모드로 설정하여, ESS와 연결된 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되어, 복수의 급속 충전기를 통한 급속 충전이 가능하도록 제어하고, ESS의 충전량이 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, ESS를 충전 모드로 설정하여, 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되지 않아 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 방법 및 장치를 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

또한, 일실시예에 따르면, ESS의 충전량이 제2 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 가동 급속 충전기로 전력이 공급되어, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되도록 제어하고, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되고 있는 경우, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되면, ESS를 충전 모드로 설정하여, 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하고, ESS의 충전량이 제2 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되지 않더라도, ESS를 충전 모드로 설정하여, 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 방법 및 장치를 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일실시예에 따르면, 전력 관리 장치에서 ESS(Energy Storage System)를 이용하여 전력을 관리하는 방법에 있어서, ESS의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 확인하여 상기 ESS의 충전량을 측정하는 단계; 상기 ESS의 비상용 저장량을 통해 설정된 제1 설정값 보다 상기 ESS의 충전량이 더 작은지 여부를 판단하는 단계; 상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 상기 ESS를 방전 모드로 설정하여, 상기 ESS와 연결된 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되어, 상기 복수의 급속 충전기를 통한 급속 충전이 가능하도록 제어하는 단계; 상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되지 않아 상기 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계; 상기 ESS가 방전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 복수의 급속 충전기 중 기준치 이상의 급속 충전기가 동시에 가동되어, 상기 ESS의 방전량이 목표값에 도달하면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계; 및 상기 ESS가 충전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 ESS의 충전 모드가 미리 정해진 기준 기간 동안 유지되면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계를 포함하는, ESS를 이용한 전력 관리 방법이 제공된다.

상기 ESS를 이용한 전력 관리 방법은, 상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 복수의 급속 충전기 중 급속 충전 서비스를 제공하고 있는 가동 급속 충전기가 있는지 여부를 판단하는 단계; 상기 가동 급속 충전기가 없는 것으로 판단되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계; 상기 가동 급속 충전기가 있는 것으로 판단되면, 상기 ESS의 건강 상태(SOH : State of Health)를 통해 설정된 제2 설정값 보다 상기 ESS의 충전량이 더 작은지 여부를 판단하는 단계; 상기 ESS의 충전량이 상기 제2 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 상기 가동 급속 충전기로 전력이 공급되어, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되도록 제어하는 단계; 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되고 있는 경우, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계; 및 상기 ESS의 충전량이 상기 제2 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되지 않더라도, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 ESS를 이용한 전력 관리 방법은, 미리 설정된 기간 동안 전기차 충전소에 배치된 상기 복수의 급속 충전기 각각에 대한 제1 사용도를 측정하는 단계; 미리 설정된 기간 동안 상기 전기차 충전소에 배치된 복수의 완속 충전기 각각에 대한 제2 사용도를 측정하는 단계; 상기 전기차 충전소에 대한 평면도, 미리 설정된 기간 동안 급속 충전을 위해 상기 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제1 동선 데이터 및 미리 설정된 기간 동안 완속 충전을 위해 상기 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제2 동선 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 평면도, 상기 제1 동선 데이터, 상기 제2 동선 데이터, 상기 제1 사용도 및 상기 제2 사용도를 인공 신경망에 적용하여, 상기 인공 신경망의 출력을 기초로 상기 복수의 급속 충전기 각각이 재배치될 위치 및 상기 복수의 완속 충전기 각각이 재배치될 위치를 선정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 평면도는 상기 전기차 충전소의 입구 및 출구를 포함하고, 상기 제1 동선 데이터 및 상기 제2 동선 데이터는 시작점과 끝점을 포함하고, 상기 제1 동선 데이터 및 상기 제2 동선 데이터의 시작점은 상기 전기차 충전소의 입구와 일치하고, 상기 제1 동선 데이터 및 상기 제2 동선 데이터의 끝점은 상기 전기차 충전소의 출구와 일치하고, 상기 복수의 급속 충전기 각각이 재배치될 위치는 상기 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 급속 충전기의 위치와 상기 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 급속 충전기의 위치를 변경하면서, 상기 복수의 급속 충전기들이 상기 제1 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 강화 학습에 따라 학습된 인공 신경망의 출력을 기초로 재배치되고, 상기 복수의 완속 충전기 각각이 재배치될 위치는 상기 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 완속 충전기의 위치와 상기 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 완속 충전기의 위치를 변경하면서, 상기 복수의 완속 충전기들이 상기 제2 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 강화 학습에 따라 학습된 인공 신경망의 출력을 기초로 재배치될 수 있다.

상기 인공 신경망은, 상기 초과 사용 급속 충전기의 위치가 상기 제1 사용도가 높은 순으로 상기 제1 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제1 보상을 많이 수여하고, 상기 미달 사용 급속 충전기의 위치가 상기 제1 사용도가 낮은 순으로 상기 제1 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제2 보상을 많이 수여하고, 상기 초과 사용 완속 충전기의 위치가 상기 제2 사용도가 높은 순으로 상기 제2 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제3 보상을 많이 수여하고, 상기 미달 사용 완속 충전기의 위치가 상기 제2 사용도가 낮은 순으로 상기 제2 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제4 보상을 많이 수여할 수 있다.

일실시예에 따르면, 복수의 급속 충전기를 이용하기 위해서는 ESS에 저장된 전력이 필요하기 때문에, ESS의 충전량이 제1 설정값 미만으로 떨어지면, ESS에서 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되지 않도록 처리하여, 복수의 급속 충전기를 통한 급속 충전 서비스가 중단되도록 제어할 수 있는 효과가 있다.

또한, 일실시예에 따르면, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전 시에는 전기 자동차와 연결되어 급속 충전 서비스를 제공하고 있어 급속 충전을 갑작스럽게 중단할 수 없기 때문에, ESS의 수명에 영향을 주기 시작하는 값인 제2 설정값 미만으로 떨어지기 전까지 급속 충전을 유지할 수 있으며, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되면, 급속 충전이 새로 시작되지 않고 ESS의 충전량을 증가시키기 위해 ESS를 충전 모드로 변경할 수 있는 효과가 있다.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일실시예에 따른 전기 충전소의 전력을 관리하는 방법을 제공하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2은 일실시예에 따른 ESS의 충전 모드 및 방전 모드를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 가동 급속 충전기의 작동을 제어하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 급속 충전기 및 완속 충전기의 재배치 위치를 선정하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 전기 충전소의 전력을 관리하는 방법을 제공하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 복수의 완속 충전기(100), ESS(200), 복수의 급속 충전기(300) 및 전력 관리 장치(400)를 포함할 수 있다.

복수의 완속 충전기(100)는 제1 완속 충전기(110), 제2 완속 충전기(120) 등을 포함할 수 있으며, 배전망과 직접 연결되어 전기 자동차에게 완속 충전 서비스를 제공할 수 있다.

ESS(200)는 배전망과 저전압 패널을 통해 연결될 수 있으며, 배전망으로부터 공급되는 전력을 충전하여 저장되도록 처리하고, 충전된 전력을 방전하여 복수의 급속 충전기(300)로 공급되도록 처리할 수 있다.

복수의 급속 충전기(300)는 제1 급속 충전기(310), 제2 급속 충전기(320) 등을 포함할 수 있으며, ESS(200)와 연결되어 전기 자동차에게 급속 충전 서비스를 제공할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 복수의 완속 충전기(100), ESS(200), 복수의 급속 충전기(300) 등의 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 전력 관리 장치(400)의 프로세서는 도 2 내지 도 5를 통하여 후술되는 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 전력 관리 장치(400)의 메모리는 후술되는 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 전력 관리 장치(400)의 메모리는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

전력 관리 장치(400)의 프로세서는 프로그램을 실행하고, 전력 관리 장치(400)를 제어할 수 있다. 전력 관리 장치(400)의 프로세서에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 전력 관리 장치(400)의 메모리에 저장될 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)와 연결되고, 외부 장치와 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 인공 신경망을 학습시키는데 사용될 수 있다. 전력 관리 장치(400)의 메모리는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 전력 관리 장치(400)의 프로세서는 전력 관리 장치(400)의 메모리에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 실행할 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 전력 관리 장치(400)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 전력 관리 장치(400)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.

도 2은 일실시예에 따른 ESS의 충전 모드 및 방전 모드를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

먼저, S201 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 확인하여 ESS(200)의 충전량을 측정할 수 있다.

S202 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 제1 설정값 보다 ESS(200)의 충전량이 더 작은지 여부를 판단할 수 있다.

일실시예에 따른 제1 설정값은 ESS(200)의 비상용 저장량을 통해 설정될 수 있으며, 예를 들어, 정전으로 인한 비상 시 사용되기 위해 최소 저장되어야만 하는 비상용 저장량이 10Wh인 경우, 제1 설정값은 10Wh로 설정될 수 있다.

S202 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, S203 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)를 충전 모드로 설정할 수 있다.

S202 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, S204 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)를 방전 모드로 설정할 수 있다.

ESS(200)가 충전 모드로 설정되면, S205 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)에서 복수의 급속 충전기(300)로 전력이 공급되지 않도록 제어하여, 복수의 급속 충전기(300)의 작동이 정지되도록 제어할 수 있다.

ESS(200)가 방전 모드로 설정되면, S206 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)에서 복수의 급속 충전기(300)로 전력이 공급되도록 제어하여, 복수의 급속 충전기(300)가 작동하여 복수의 급속 충전기(300)를 통한 급속 충전이 가능하도록 제어할 수 있다.

일실시예에 따르면, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)가 충전 모드로 설정되어 있는 경우, ESS(200)의 충전 모드가 미리 정해진 기준 기간 동안 유지되면, ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

구체적으로, S207 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 충전 모드가 미리 정해진 기준 기간 동안 유지되었는지 여부를 판단할 수 있다.

S207 단계에서 충전 모드가 기준 기간 동안 유지된 것으로 판단되면, S201 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

S207 단계에서 충전 모드가 기준 기간 동안 유지되지 않은 것으로 판단되면, S203 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 모드가 유지되도록 설정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)가 방전 모드로 설정되어 있는 경우, 복수의 급속 충전기(300) 중 기준치 이상의 급속 충전기가 동시에 가동되어, ESS(200)의 방전량이 목표값에 도달하면, ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

구체적으로, S208 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300) 중 기준치 이상의 급속 충전기가 동시에 가동됨에 따라 ESS(200)의 방전량이 증가하여, ESS(200)의 방전량이 목표값에 도달하였는지 여부를 판단할 수 있다.

S208 단계에서 ESS(200)의 방전량이 목표값에 도달한 것으로 판단되면, S201 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

S208 단계에서 ESS(200)의 방전량이 목표값에 도달하지 않은 것으로 판단되면, S204 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 방전 모드가 유지되도록 설정할 수 있다.

이와 같이, 일실시예에 따르면, 복수의 급속 충전기(300)를 이용하기 위해서는 ESS(200)에 저장된 전력이 필요하기 때문에, ESS(200)의 충전량이 제1 설정값 미만으로 떨어지면, ESS(200)에서 복수의 급속 충전기(300)로 전력이 공급되지 않도록 처리하여, 복수의 급속 충전기(300)를 통한 급속 충전 서비스가 중단되도록 제어할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 가동 급속 충전기의 작동을 제어하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

먼저, S301 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태를 확인하여 ESS(200)의 충전량을 측정할 수 있다.

S302 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 제1 설정값 보다 ESS(200)의 충전량이 더 작은지 여부를 판단할 수 있다.

S302 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, S303 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300) 중 급속 충전 서비스를 제공하고 있는 가동 급속 충전기가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 제1 급속 충전기(310)에 전기 자동차가 연결되어, 현재 제1 급속 충전기(310)가 급속 충전 서비스를 제공하고 있는 경우, 전력 관리 장치(400)는 제1 급속 충전기(310)를 가동 급속 충전기로 파악하여, 가동 급속 충전기가 존재하는 것으로 판단할 수 있다.

S302 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, S304 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)를 방전 모드로 설정하여, 복수의 급속 충전기(300)의 작동이 유지되도록 제어할 수 있다.

S304 단계 이후 S301 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

한편, S303 단계에서 가동 급속 충전기가 있는 것으로 판단되면, S305 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 제2 설정값 보다 ESS(200)의 충전량이 더 작은지 여부를 판단할 수 있다.

일실시예에 따른 제2 설정값은 ESS(200)의 건강 상태(SOH : State of Health)를 통해 설정되고, 제1 설정값 보다 낮은 값으로 설정될 수 있으며, 예를 들어, 제1 설정값이 10Wh이고, ESS(200)의 수명에 영향을 주기 시작하는 값이 5Wh인 경우, 제2 설정값은 5Wh로 설정될 수 있다.

S303 단계에서 가동 급속 충전기가 없는 것으로 판단되면, S306 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)를 충전 모드로 설정하여, 복수의 급속 충전기(300)의 작동이 정지되도록 제어할 수 있다.

S306 단계 이후 S301 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 ESS(200)의 충전 상태를 다시 확인할 수 있다.

한편, S305 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제2 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, S307 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되지 않더라도, ESS(200)를 충전 모드로 설정하여, 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어할 수 있다.

S305 단계에서 ESS(200)의 충전량이 제2 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, S308 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 가동 급속 충전기로 전력이 공급되어, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되도록 제어할 수 있다. 이때, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300) 중 현재 급속 충전 진행 중인 가동 급속 충전기에만 전력이 공급되도록 제어하고, 가동 급속 충전기 이외의 다른 급속 충전기에는 전력이 공급되지 않도록 제어하여, 급속 충전이 추가로 진행되지 않도록 제어할 수 있다.

가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되고 있는 경우, S309 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되었는지 여부를 판단할 수 있다.

S309 단계에서 급속 충전이 완료된 것으로 판단되면, S307 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되었으므로, ESS(200)를 충전 모드로 설정하여, 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어할 수 있다.

S309 단계에서 급속 충전이 완료되지 않은 것으로 판단되면, S305 단계로 되돌아가, 전력 관리 장치(400)는 제2 설정값 보다 ESS(200)의 충전량이 더 작은지 여부를 다시 판단할 수 있다.

S307 단계에서 가동 급속 충전기의 작동이 정지되면, 복수의 급속 충전기(300) 전체의 작동이 정지된 것이므로, S306 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300)의 작동이 정지되도록 제어할 수 있다.

이와 같이, 일실시예에 따르면, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전 시에는 전기 자동차와 연결되어 급속 충전 서비스를 제공하고 있어 급속 충전을 갑작스럽게 중단할 수 없기 때문에, ESS(200)의 수명에 영향을 주기 시작하는 값인 제2 설정값 미만으로 떨어지기 전까지 급속 충전을 유지할 수 있으며, 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되면, 급속 충전이 새로 시작되지 않고 ESS(200)의 충전량을 증가시키기 위해 ESS(200)를 충전 모드로 변경할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 급속 충전기 및 완속 충전기의 재배치 위치를 선정하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.

먼저, S401 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 미리 설정된 기간 동안 전기차 충전소에 배치된 복수의 급속 충전기(300) 각각에 대한 제1 사용도를 측정할 수 있다.

예를 들어, 전력 관리 장치(400)는 1주일 동안 제1 급속 충전기(310)가 전기 자동차들에게 급속 충전 서비스를 제공한 횟수를 산출하여 제1 급속 충전기(310)의 제1 사용도를 측정하고, 1주일 동안 제2 급속 충전기(320)가 전기 자동차들에게 급속 충전 서비스를 제공한 횟수를 산출하여 제2 급속 충전기(320)의 제1 사용도를 측정할 수 있다.

S402 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 미리 설정된 기간 동안 전기차 충전소에 배치된 복수의 완속 충전기(100) 각각에 대한 제2 사용도를 측정할 수 있다.

예를 들어, 전력 관리 장치(400)는 1주일 동안 제1 완속 충전기(110)가 전기 자동차들에게 완속 충전 서비스를 제공한 횟수를 산출하여 제1 완속 충전기(110)의 제2 사용도를 측정하고, 1주일 동안 제2 완속 충전기(120)가 전기 자동차들에게 완속 충전 서비스를 제공한 횟수를 산출하여 제2 완속 충전기(120)의 제2 사용도를 측정할 수 있다.

S403 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 전기차 충전소에 대한 평면도, 미리 설정된 기간 동안 급속 충전을 위해 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제1 동선 데이터, 미리 설정된 기간 동안 완속 충전을 위해 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제2 동선 데이터를 획득할 수 있다.

평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 획득은 롬(ROM)에서 램(RAM)으로 이루어질 수도 있고, 외부 장치의 물리적 삽입에 의해 이루어질 수도 있고, 인터넷 등의 유무선망을 통해 이루어질 수도 있다.

평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터는 제1 사용도 및 제2 사용도와 더불어, 인공 신경망에 적용할 입력의 기초가 될 수 있다.

평면도에는 전기차 충전소의 입구와 출구가 표시되며, 평면도 파일의 종류, 크기, 형식 등에는 제한이 없다. 가령, 평면도는 CAD 파일이거나, 벡터(SVR) 파일이거나, 일러스트(AI) 파일이거나, TIF 파일일 수 있다.

제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터에는 시작점과 끝점이 표현되며, 파일의 종류, 크기, 형식 등에는 제한이 없다.

전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터에 전처리를 수행하여, 인공 신경망의 입력을 생성할 수 있다. 구체적으로, 전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 확장자 형식을 통일하고, 축적을 일치시키고, 해상도를 통일하고, 색상 정보에서 필요한 최소의 색상만을 남기는 등의 전처리를 수행할 수 있다.

또한, 전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 배경 영역을 투명화 한 후, 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터를 레이어화하여, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 입구 및 출구가 평면도에 도시된 전기차 충전소의 입구 및 출구와 일치하도록 조정하는 전처리를 수행할 수 있다.

즉, 평면도는 전기차 충전소의 입구 및 출구를 포함하고, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터는 시작점과 끝점을 포함한다면, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 시작점은 전기차 충전소의 입구와 일치하고, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 끝점은 전기차 충전소의 출구와 일치할 수 있다.

S404 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터, 제2 동선 데이터, 제1 사용도 및 제2 사용도를 인공 신경망에 적용할 수 있다.

인공 신경망은 전기차 충전소의 평면도, 제1 동선 데이터, 제2 동선 데이터, 제1 사용도 및 제2 사용도를 입력 받은 후, 전기 자동차들의 이동 동선을 따라 복수의 급속 충전기(300) 및 복수의 완속 충전기(100)가 재배치될 위치를 출력하는 알고리즘일 수 있다. 인공 신경망은 도 5를 참조하여 후술되는 방법을 통해 학습될 수 있다.

S405 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망의 출력을 기초로, 복수의 급속 충전기(300) 각각이 재배치될 위치를 선정할 수 있다.

S406 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망의 출력을 기초로, 복수의 완속 충전기(100) 각각이 재배치될 위치를 선정할 수 있다.

인공 신경망은 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 급속 충전기의 제1 사용도를 감소시킬 수 있는 위치를 출력하도록 학습되고, 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 급속 충전기의 제1 사용도를 증가시킬 수 있는 위치를 출력하도록 학습될 수 있다. 이를 통해, 인공 신경망은 제1 사용도를 감소시킬 수 있는 위치로 전기차 충전소의 출구와 가까운 영역의 위치를 출력하고, 제1 사용도를 증가시킬 수 있는 위치로 전기차 충전소의 입구와 가까운 영역의 위치를 출력할 수 있다.

또한, 인공 신경망은 복수의 급속 충전기(300)들이 제1 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 제1 급속 충전기(310), 제2 급속 충전기(320) 등의 위치를 출력하도록 학습될 수 있다. 이를 통해, 인공 신경망은 전기 자동차들의 동선에 따라 복수의 급속 충전기(300)들이 일정 간격을 두고 재배치될 위치를 출력할 수 있다.

즉, 복수의 급속 충전기(300) 각각이 재배치될 위치는 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 급속 충전기의 위치와 제1 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 급속 충전기의 위치를 변경하면서, 복수의 급속 충전기(300)들이 제1 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 강화 학습에 따라 학습된 인공 신경망의 출력을 기초로 재배치될 수 있다.

한편, 인공 신경망은 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 완속 충전기의 제2 사용도를 감소시킬 수 있는 위치를 출력하도록 학습되고, 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 완속 충전기의 제2 사용도를 증가시킬 수 있는 위치를 출력하도록 학습될 수 있다. 이를 통해, 인공 신경망은 제2 사용도를 감소시킬 수 있는 위치로 전기차 충전소의 출구와 가까운 영역의 위치를 출력하고, 제2 사용도를 증가시킬 수 있는 위치로 전기차 충전소의 입구와 가까운 영역의 위치를 출력할 수 있다.

또한, 인공 신경망은 복수의 완속 충전기(100)들이 제2 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 제1 완속 충전기(110), 제2 완속 충전기(120) 등의 위치를 출력하도록 학습될 수 있다. 이를 통해, 인공 신경망은 전기 자동차들의 동선에 따라 복수의 완속 충전기(100)들이 일정 간격을 두고 재배치될 위치를 출력할 수 있다.

즉, 복수의 완속 충전기(100) 각각이 재배치될 위치는 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 많이 사용된 것으로 분류된 초과 사용 완속 충전기의 위치와 제2 사용도가 기준 범위를 벗어나 더 적게 사용된 것으로 분류된 미달 사용 완속 충전기의 위치를 변경하면서, 복수의 완속 충전기(100)들이 제2 동선 데이터의 시작점에서 끝점을 따라 일정한 주기로 위치하도록, 강화 학습에 따라 학습된 인공 신경망의 출력을 기초로 재배치될 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.

인공 신경망은 전기차 충전소의 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터와, 제1 사용도 및 제2 사용도를 입력 받은 후, 전기차 충전소에서 전기 자동차들의 이동 동선을 따라 복수의 급속 충전기(300) 및 복수의 완속 충전기(100)가 재배치될 위치를 출력하는 알고리즘일 수 있다. 인공 신경망의 학습이 이루어지는 전력 관리 장치(400)는 학습된 인공 신경망을 이용하여 복수의 급속 충전기(300) 및 복수의 완속 충전기(100)가 재배치될 위치를 정하는 장치와 동일한 장치일 수도 있고, 별개의 장치일 수도 있다. 이하에서는 인공 신경망이 학습되는 과정을 설명한다.

먼저, S501 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 전기차 충전소의 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터와, 제1 사용도 및 제2 사용도를 기초로 입력을 생성할 수 있다.

구체적으로, 전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 확장자 형식을 통일하고, 축적을 일치시키고, 해상도를 통일하고, 색상 정보에서 필요한 최소의 색상만을 남기는 등의 전처리를 수행할 수 있다.

또한, 전력 관리 장치(400)는 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 배경 영역을 투명화 한 후, 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터를 레이어화(layer)하여, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터의 입구 및 출구가 평면도에 도시된 전기차 충전소의 입구 및 출구와 일치하도록 조정하는 전처리를 수행할 수 있다.

전처리가 수행된 평면도, 제1 동선 데이터 및 제2 동선 데이터와 제1 사용도 및 제2 사용도를 인공 신경망의 입력으로 그대로 사용하거나, 불필요한 정보를 제거하는 통상의 처리를 거쳐 입력을 생성할 수 있다.

S502 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망에 입력을 적용할 수 있다. 인공 신경망은 강화 학습(reinforcement learning)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 인공 신경망은 강화 학습을 통해 추상적 추론을 출력하는데 적합한 Q-Network, DQN(Depp Q-Network), 또는 관계형 네트워크(relation network, RL) 구조일 수 있다.

강화 학습에 따라 학습되는 인공 신경망은 다양한 보상에 평가를 반영하여 갱신 및 최적화될 수 있다. 예를 들어, 제1 보상은 초과 사용 급속 충전기의 위치가 제1 사용도가 높은 순으로 제1 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 높아질 수 있으며, 제2 보상은 미달 사용 급속 충전기의 위치가 제1 사용도가 낮은 순으로 제1 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 높아질 수 있으며, 제3 보상은 초과 사용 완속 충전기의 위치가 제2 사용도가 높은 순으로 제2 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 높아질 수 있으며, 제4 보상은 미달 사용 완속 충전기의 위치가 제2 사용도가 낮은 순으로 제2 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 높아질 수 있다.

S503 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망으로부터 출력을 획득할 수 있다. 인공 신경망의 출력은, 복수의 급속 충전기(300) 각각이 재배치될 위치 및 복수의 완속 충전기(100) 각각이 재배치될 위치일 수 있다. 이때, 인공 신경망은 제1 사용도가 높은 초과 사용 급속 충전기의 제1 사용도가 낮아지고, 제1 사용도가 낮은 미달 사용 급속 충전기의 제1 사용도가 높아지도록, 복수의 급속 충전기(300) 각각이 재배치될 위치를 정할 수 있으며, 제2 사용도가 높은 초과 사용 완속 충전기의 제2 사용도가 낮아지고, 제2 사용도가 낮은 미달 사용 완속 충전기의 제2 사용도가 높아지도록, 복수의 완속 충전기(100) 각각이 재배치될 위치를 정할 수 있다.

S504 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망의 출력을 평가하여 보상을 지급할 수 있다. 출력의 평가는 제 1 보상, 제2 보상, 제3 보상 및 제4 보상으로 나뉠 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 초과 사용 급속 충전기의 위치가 제1 사용도가 높은 순으로 제1 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제1 보상을 많이 수여할 수 있다.

예를 들어, 제1 급속 충전기(310) 및 제2 급속 충전기(320)가 초과 사용 급속 충전기로 분류되고, 제1 급속 충전기(310)의 제1 사용도가 제2 급속 충전기(320)의 제1 사용도 보다 높은 경우, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300) 중 제1 급속 충전기(310)의 위치가 제1 동선 데이터의 끝점에 가장 가깝게 재배치될수록 제1 보상을 많이 수여할 수 있으며, 제1 급속 충전기(310)와 함께 제2 급속 충전기(320)의 위치가 제1 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제1 보상을 많이 수여할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 미달 사용 급속 충전기의 위치가 제1 사용도가 낮은 순으로 제1 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제2 보상을 많이 수여할 수 있다.

예를 들어, 제1 급속 충전기(310) 및 제2 급속 충전기(320)가 미달 사용 급속 충전기로 분류되고, 제1 급속 충전기(310)의 제1 사용도가 제2 급속 충전기(320)의 제1 사용도 보다 낮은 경우, 전력 관리 장치(400)는 복수의 급속 충전기(300) 중 제1 급속 충전기(310)의 위치가 제1 동선 데이터의 시작점에 가장 가깝게 재배치될수록 제2 보상을 많이 수여할 수 있으며, 제1 급속 충전기(310)와 함께 제2 급속 충전기(320)의 위치가 제1 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제2 보상을 많이 수여할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 초과 사용 완속 충전기의 위치가 제2 사용도가 높은 순으로 제2 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제3 보상을 많이 수여할 수 있다.

예를 들어, 제1 완속 충전기(110) 및 제2 완속 충전기(120)가 초과 사용 완속 충전기로 분류되고, 제1 완속 충전기(110)의 제2 사용도가 제2 완속 충전기(120)의 제2 사용도 보다 높은 경우, 전력 관리 장치(400)는 복수의 완속 충전기(100) 중 제1 완속 충전기(110)의 위치가 제2 동선 데이터의 끝점에 가장 가깝게 재배치될수록 제3 보상을 많이 수여할 수 있으며, 제1 완속 충전기(110)와 함께 제2 완속 충전기(120)의 위치가 제2 동선 데이터의 끝점에 가깝게 재배치될수록 제3 보상을 많이 수여할 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 미달 사용 완속 충전기의 위치가 제2 사용도가 낮은 순으로 제2 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제4 보상을 많이 수여할 수 있다.

예를 들어, 제1 완속 충전기(110) 및 제2 완속 충전기(120)가 미달 사용 완속 충전기로 분류되고, 제1 완속 충전기(110)의 제2 사용도가 제2 완속 충전기(120)의 제2 사용도 보다 낮은 경우, 전력 관리 장치(400)는 복수의 완속 충전기(100) 중 제1 완속 충전기(110)의 위치가 제2 동선 데이터의 시작점에 가장 가깝게 재배치될수록 제4 보상을 많이 수여할 수 있으며, 제1 완속 충전기(110)와 함께 제2 완속 충전기(120)의 위치가 제2 동선 데이터의 시작점에 가깝게 재배치될수록 제4 보상을 많이 수여할 수 있다.

S505 단계에서, 전력 관리 장치(400)는 평가를 기초로 인공 신경망을 갱신할 수 있다. 구체적으로, 전력 관리 장치(400)는 인공 신경망이 전기차 충전소의 평면도에 전기 자동차들의 동선 데이터를 따라, 제1 사용도를 가지는 복수의 급속 충전기(300)들을 재배치하고 제2 사용도를 가지는 복수의 완속 충전기(100)들을 재배치하는 환경(environment)에서, 보상값(reward)들의 합의 기대값(expectation)이 최대화되도록, 특정한 상태(state)들에서 취할 행동(action)들을 결정하는 정책(policy)을 최적화하는 과정을 통해 인공 신경망을 갱신할 수 있다.

한편, 정책을 최적화하는 과정은 보상들의 합의 기대값의 최대값 또는 Q-함수의 최대값을 추정하거나, Q-함수의 손실 함수(loss function)의 최소값을 추정하는 과정을 통해 이루어질 수 있다. 손실함수의 최소값의 추정은 확률적 경사하강법(stochastic gradient descent, SGD) 등을 통해 이루어질 수 있다. 정책을 최적화하는 과정은 이에 제한되는 것은 아니며, 강화 학습에서 사용하는 다양한 최적화 알고리즘들이 이용될 수 있다.

전력 관리 장치(400)는 상기와 같은 인공 신경망의 학습 과정을 반복함으로써, 인공 신경망을 점진적으로 갱신시킬 수 있다. 이를 통해, 전력 관리 장치(400)는 충전기의 사용도에 따라 위치를 재배치하는 목적에 부합하게, 복수의 급속 충전기(300) 및 복수의 완속 충전기(100)들이 재배치될 위치를 출력하는 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.

구체적으로, 제 1 보상 및 제2 보상과 제 3 보상 및 제4 보상이 동일하게 단계화된 보상 체계를 가질 때, 제 1 보상 및 제2 보상과 제 3 보상 및 제4 보상이 동일한 보상 단계에 해당할 경우, 제 1 보상 및 제2 보상으로 주어지는 보상값과 제 3 보상 및 제4 보상으로 주어지는 보상값이 동일하다면, 인공 신경망은 보상값(reward)들의 합의 기대값(expectation)이 최대화되도록, 제 1 보상 및 제2 보상과 제 3 보상 및 제4 보상을 동일하게 높아지도록 갱신될 수 있다.

이를 통해, 인공 신경망은 제1 사용도에 따라 복수의 급속 충전기(300)의 위치를 재배치하는 작업과 제2 사용도에 따라 복수의 완속 충전기(100)의 위치를 재배치하는 작업을 동일한 중요도로 고려하여, 복수의 급속 충전기(300) 및 복수의 완속 충전기(100)들이 재배치될 위치를 출력할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

100 : 복수의 완속 충전기 110 : 제1 완속 충전기
120 : 제2 완속 충전기 200 : ESS
300 : 복수의 급속 충전기 310 : 제1 급속 충전기
320 : 제2 급속 충전기 400 : 전력 관리 장치

Claims

전력 관리 장치에서 ESS(Energy Storage System)를 이용하여 전력을 관리하는 방법에 있어서,
ESS의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 확인하여 상기 ESS의 충전량을 측정하는 단계;
상기 ESS의 비상용 저장량을 통해 설정된 제1 설정값 보다 상기 ESS의 충전량이 더 작은지 여부를 판단하는 단계;
상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 상기 ESS를 방전 모드로 설정하여, 상기 ESS와 연결된 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되어, 상기 복수의 급속 충전기를 통한 급속 충전이 가능하도록 제어하는 단계;
상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 복수의 급속 충전기로 전력이 공급되지 않아 상기 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계;
상기 ESS가 방전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 복수의 급속 충전기 중 기준치 이상의 급속 충전기가 동시에 가동되어, 상기 ESS의 방전량이 목표값에 도달하면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계;
상기 ESS가 충전 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 ESS의 충전 모드가 미리 정해진 기준 기간 동안 유지되면, 상기 ESS의 충전 상태를 다시 확인하는 단계;
상기 ESS의 충전량이 상기 제1 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 복수의 급속 충전기 중 급속 충전 서비스를 제공하고 있는 가동 급속 충전기가 있는지 여부를 판단하는 단계;
상기 가동 급속 충전기가 없는 것으로 판단되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 복수의 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계;
상기 가동 급속 충전기가 있는 것으로 판단되면, 상기 ESS의 건강 상태(SOH : State of Health)를 통해 설정된 제2 설정값 보다 상기 ESS의 충전량이 더 작은지 여부를 판단하는 단계;
상기 ESS의 충전량이 상기 제2 설정값 보다 큰 것으로 판단되면, 상기 가동 급속 충전기로 전력이 공급되어, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되도록 제어하는 단계;
상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 지속되고 있는 경우, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되면, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계; 및
상기 ESS의 충전량이 상기 제2 설정값 보다 작은 것으로 판단되면, 상기 가동 급속 충전기를 통한 급속 충전이 완료되지 않더라도, 상기 ESS를 충전 모드로 설정하여, 상기 가동 급속 충전기의 작동이 정지되도록 제어하는 단계를 포함하는,
ESS를 이용한 전력 관리 방법.
삭제
제1항에 있어서,
미리 설정된 기간 동안 전기차 충전소에 배치된 상기 복수의 급속 충전기 각각에 대한 제1 사용도를 측정하는 단계;
미리 설정된 기간 동안 상기 전기차 충전소에 배치된 복수의 완속 충전기 각각에 대한 제2 사용도를 측정하는 단계;
상기 전기차 충전소에 대한 평면도, 미리 설정된 기간 동안 급속 충전을 위해 상기 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제1 동선 데이터 및 미리 설정된 기간 동안 완속 충전을 위해 상기 전기차 충전소를 방문한 전기 자동차들의 제2 동선 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 평면도, 상기 제1 동선 데이터, 상기 제2 동선 데이터, 상기 제1 사용도 및 상기 제2 사용도를 인공 신경망에 적용하여, 상기 인공 신경망의 출력을 기초로 상기 복수의 급속 충전기 각각이 재배치될 위치 및 상기 복수의 완속 충전기 각각이 재배치될 위치를 선정하는 단계를 더 포함하는,
ESS를 이용한 전력 관리 방법.